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产品描述

使用期限租赁或* 许可形式单机和网络版 原产地美国 介质下载 适用平台window,mac,linux
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We are excited to introduce you to the new features in Stata 16. Below, we list highlights of the release. In what follows, we tell you a little more about the first 13 of them. We introduce each feature using words that you might also use as you introduce them to existing and potential Stata users.
The majority of these features will be exciting to researchers in all disciplines. Where appropriate, we will highlight which disciplines will be most interested or provide advice about how different groups of users will relate to the feature. We
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Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。
Stata。Stata公司提供的Web resources,涵盖了大量相关网络资源;其FAQ则提供了各种常见问题的解答;Statalist则是一个类似于人大经济论坛的免费的讨论区。加入Statalist的方法很简单,你只需要发送邮件至Stata-maillist,邮件内容*任何称谓,只需写上“subscribe Statalist”的字样即可。接到确认信息后,你便成为一名Statalist的成员了。当然,即使不加入,你仍然可以浏览,但不能提问。
UCLA(加州大学洛杉矶分校提供的网络教程。该提供的Data Management、Graphics、Regression、Logistic Regression、Multilevel Modeling、Survey Data Analysis等模块都非常出色;其Web Books、Textbook Examples模块则非常细致地呈现了几十本非常流行的统计和计量教材的Stata实例;对于LaTeX感兴趣的朋友,则可以通过Stata Tools for LaTeX模块获得诸多有用的信息;在Graph examples模块中,则列举了四十余种图形的绘制方法;后,在Classes and Seminars模块中,你可以数十个Stata教学视频。
Stata的统计功能很强,除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法,如Cox比例风险回归,指数与Weibull回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Poisson回归,负二项回归及广义负二项回归,随机效应模型等。具体说, Stata具有如下统计分析能力:
数值变量资料的一般分析:参数估计,t检验,单因素和多因素的方差分析,协方差分析,交互效应模型,平衡和非平衡设计,嵌套设计,随机效应,多个均数的两两比较,缺项数据的处理,方差齐性检验,正态性检验,变量变换等。
分类资料的一般分析:参数估计,列联表分析 ( 列联系数,确切概率 ) ,流行病学表格分析等。
等级资料的一般分析:秩变换,秩和检验,秩相关等
相关与回归分析:简单相关,偏相关,典型相关,以及多达数十种的回归分析方法,如多元线性回归,逐步回归,加权回归,稳键回归,二阶段回归,百分位数 ( 中位数 ) 回归,残差分析、强影响点分析,曲线拟合,随机效应的线性回归模型等。
其他方法:质量控制,整群抽样的设计效率,诊断试验评价, kappa等。
科学软件网是一个以引进国外科研软件,提供软件服务的营业,由天演融智软件有限公司创办,旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前,科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权,代理销售科研软件达一千余种,软件涵盖领域包括经管,仿真,地球地理,生物化学,工程科学,排版及网络管理等。同时,还提供培训、视频课程(包含34款软件,64门课程)、实验室解决方案和项目咨询等服务。


不管您是需要购买单款软件,还是制定整个实验室的购买方案,都可以提供。
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Stata 16 于2019年6月26日**发布,更新了大量的新功能,详细信息请登陆科学软件网查看。
2020年,北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目,“大数据”和“机器学习”师资培训项目,以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作,产学融合协同育人。
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